import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
input_file = 'updated_file_merged.csv'  # 替换为输入文件路径
output_file = 'updated_file_merged_bk.csv'  # 替换为输出文件路径

# 读取数据
df = pd.read_csv(input_file)

# 处理hightechTime列 - 替换所有0值为空值
# 1. 先将列转换为字符串类型，确保统一处理
# 2. 替换字符串"0"为空字符串
# 3. 将空字符串转换为NaN（真正的空值）
df['hightechTime'] = df['hightechTime'].astype(str)
df['hightechTime'] = df['hightechTime'].replace('0', '', regex=False)
df['hightechTime'] = df['hightechTime'].replace('', np.nan)

# 保存结果（空值保存为空单元格）
df.to_csv(output_file, index=False, na_rep='')

print(f"处理完成，结果已保存到 {output_file}")
print("已将hightechTime列中所有0值替换为空值")